Великие музыкальные лейблы оказались настолько заинтригованными искусственным интеллектом, что не могли остановиться только на этом: исследователи из Университета Клермонт-Грэдуэйт (США) обучили искусственный интеллект предсказывать потенциальные хиты не только в музыке, но и в других сферах развлечений, таких как кино и телевидение.
Для обучения системы ученые провели эксперимент, в ходе которого они анализировали нейронную активность 33 добровольцев в возрасте от 18 до 57 лет. Участникам предложили прослушать 24 музыкальные композиции, отобранные потоковой службой. Полученные данные были обработаны при помощи статистической модели и алгоритмов искусственного интеллекта. Среди композиций были представлены песни различных жанров, включая 13 хитов и 11 "непопулярных" треков. Песня считалась хитом, если у нее было более 700 тысяч прослушиваний на платформе. После прослушивания участники заполнили опросные листы, в которых им задавались вопросы о прослушанных композициях, включая их восприятие, знакомство с ними и рекомендации для друзей.
Однако ключевым моментом исследования стала естественная психофизическая реакция слушателей на песни. Даже при такой небольшой выборке из 33 участников и 24 композиций удалось достичь высокой точности предсказания. По результатам линейной статистической модели вероятность успешного определения потенциального хита составила 69%, в то время как алгоритм искусственного интеллекта показал результат с вероятностью 97,2%. В дальнейшем исследователи усложнили задачу, и даже после всего одной минуты прослушивания точность прогнозов искусственного интеллекта составила 82%.
Эта технология имеет огромный потенциал для сервисов, которые могут быстро определить потенциальные хиты и предложить их своим пользователям. Однако авторы исследования уверены, что это только начало. Их методику можно распространить на другие сферы развлечений, такие как кино и телевидение. Это означает, что в будущем мы можем ожидать еще более точных прогнозов, артистических открытий и захватывающих произведений искусства.